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CHATGPTAI掀起AI浪潮助力制造业发展

来源:中泰证券     编辑:创泽   时间:2023/5/8   主题:其他 [加盟]

AIGC指人工智能生成内荣 , AIGC即AI Generated Content ,是指利用AI技术来生成 内容, AIGC也被认为是继UGC 、PGC之后的新型内容生产方式。 (PGC指专业人员创作内容; UGC 指用户创造内容)。

AI模型分为决策式/分析式AI(Discriminant/Analytical AI)和生成式AI (Generative AI)两类。 决策式 :AI 根据已有数据进行分析、判断、预测 ,主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的 辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体等 。生成式 :AI 学习数据中的联合概率分布, 并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造 ,基于历史进行模仿式、缝合式 创作,生成了全新的内容,也能解决判别问题。

2022年 12月 ,OpenAI的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络, 其能胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景,将人机对话推向新的高度 。 当前全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC ,不断推出相关的技术、平台和应用 。 引爆新一轮的AI 热潮。

此前 ,AI运用的都是专用AI模型 ,往往只能在具 体的领域内产生一定的效果 。而ChatGPT 代表了AI通用大模型的最新进展,显示了大模型的巨 大影响力 。大模型是指容量较大、用于深度学习任务的模型 ,通常具有海量的参数和复杂的架 构,具有涌现性、扩展性、复合性的特征) 大算力、大数据、大网络结构等技术特点,具有更 丰富的通用知识、更强的学习与推理能力 ,可更好地降低AI应用成本、缩短研发周期、提升识 别准确率。




AI的应用场景有:消费端、产业端和多个行业

生成式AI可帮助人们完成众多繁琐工作,有助于促进消费端需求提升,2022年我国AI产业规模达到1958亿元,AI的产品形态和应用边界不断拓宽

人工智能研发运营体系(ML0ps)实践指南2023

指南站在组织如何布局和落地 MLOps 的视角,以模型的高质量,可持续交付作为核心逻辑,系统性梳理 MLOps 概念内涵,发展过程,落地挑战等现状

国内细分赛道企业在 AIGC 各应用场景有哪些布局

聆心智能提供AI驱动的高质量数字疗法等解决方案;澜舟科技 彩云科技 秘塔科技 香侬科技 感知阶跃 影谱科技 帝视科技 标贝科技 知觉之门 倒映有声 红棉小冰

国内科技大厂布局生成式 AI,未来有望借助业务生态推出爆款应用产品

百度文心通过文字描述生成图片;腾讯优图完成对于人像面部的3D建模;阿里巴巴Lubanner自动完成素材分析 抠图 配色等设计;剪映通过文字生成视频

AIGC领域相关初创公司及业务场景梳理

Otherside AI术采用 OpenAI 的 GPT-3 协议AI 邮件写作;Copy AI通过 AI 写作广告和营销文案;Jasper Ai人撰写营销推广文案以及博客等各 种文字内容

ChatGPT 以 GPT+RLHF 模型为核心支撑,为 AIGC 发展指明方向

ChatGPT将海量训练数据与Transformer框架结合,在GPT模型的基础上通过RLHF模型提升交互聊天能力,实现了对自然语言的深度建模,AIGC核心技术框架

AIGC提升文字 图片渗透率,视频 直播等较慢

科技大厂有望将 AI 技术应用 到业务生态中,有望推动在线办公,搜索引擎等应用场景的渗透率提升, 2030 年市场空间可达 2175.58 亿元

AI商业化空间前景广阔应用场景丰富

2021年中国人工智能市场规模达2058亿元,预计到2025年将达到5460亿元,2021-2025年复合增 长率约27.63%,未来有望加速释放人工智能产业动能

AI 内容创作成本大幅降低且耗时更短 优势显著

GPT-3每750词约0.02 美元,AI生成文案的独角兽Jasper月生成10 万字的价格约 82 美元,阅文集团每750 字37 元,内容创作成本大幅降低且耗时更短

中国信息通信研究院发布了《AI框架发展白皮书(2022年)》

AI框架演进步入深化阶段;AI框架已形成较为完整的技术体系;AI框架是应对智能经济时代的技术利器;全球AI框架繁荣发展

AI换脸、合成语音爆发式增长!清华发布《深度合成十大趋势报告》

深度合成内容迎爆发式增长,2021年新发布的深度合成视频数量较2017年已增长10倍以上;深度合成激发了新内容创造力的同时,也带来了新的威胁

2021年中国人工智能产业研究报告(Ⅳ)-艾瑞咨询

AI成为数字经济时代的核心生产力;人工智能于各环节提升经济生产活动效能;人工智能产业发展将打开新一轮城市与区域竞争变局

打开算法黑箱,腾讯发布国内首份可解释AI报告

探索可解释的替代性机制,多举措共同实现可信,负责任AI;引导,支持行业加强可解释AI研究与落地;增强算法伦理素养,探索人机协同的智能范式
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